Pró-Reitoria Acadêmica Escola Politécnica
Programa de Pós-Graduação Stricto Sensu em Gestão do
Conhecimento e Tecnologia da Informação
Ontologia como um Artefato da Arquitetura da Informação para a
Representação do Conhecimento
Autor: Sônia de Carvalho Palhares Beira
Orientador: Prof. Dr. Edilson Ferneda
Coorientador: Prof. Dr. André Henrique de Siqueira
Ontologia como um Artefato da Arquitetura da Informação
para a Representação do Conhecimento
Dissertação apresentada ao Programa de Pós-Graduação Stricto Sensu em Gestão do Conhe-cimento e da Tecnologia da Informação da Uni-versidade Católica de Brasília como requisito parcial para obtenção do Título de Mestre em Gestão do Conhecimento e da Tecnologia da In-formação.
Orientador: Prof. Dr. Edilson Ferneda Coorientador: Prof. Dr. André Henrique de
Siqueira
B422o Beira, Sônia de Carvalho Palhares.
Ontologia como um artefato da arquitetura da informação para a representação do conhe-cimento. / Sônia de Carvalho Palhares Beira – 2015.
73 f.; il.: 30 cm
Dissertação (Mestrado) – Universidade Católica de Brasília, 2015. Orientação: Prof. Dr. Edilson Ferneda
Coorientação: Prof. Dr. André Henrique de Siqueira
1. Gestão do conhecimento. 2. Ontologia. 3. Arquitetura da informação. I. Ferneda, Edil-son, orient. II. Siqueira, André Henrique de, coorient. III. Título.
AGRADECIMENTOS
Realizar uma pesquisa é empreender uma viagem para dentro de nós mesmos e identifi-car os nossos limites. Tive de superar as dificuldades de leitura, de entendimento, de estrutura-ção do pensamento, de acomodaestrutura-ção e tantas outras... Mas realizar o empreendimento de desco-brir conceitos foi igualmente um elemento renovador no significado da vida e na construção de um novo ideal profissional. É impossível sair a mesma pessoa depois de um empreendimento de pesquisa deste porte.
Um aspecto que se tornou claro é o quanto temos a conhecer acerca dos assuntos trata-dos. A quantidade de textos lidos, aproveitados e descartados, a quantidade de horas dedicadas a compreender os temas e identificar estruturas de apresentação, são conquistas indeléveis na alma do pesquisador que, sobretudo, se prepara para novos empreendimentos de conhecimento. Não poderia chegar ao final desta empreitada sem a ajuda direta ou indireta de diversas pessoas às quais agradeço na pessoa dos meus orientadores, os professores Dr. Edilson Ferneda e Dr. André Henrique de Siqueira.
“O conhecimento não começa de percepções ou observações ou de coleção de fatos ou números, porém, começa, mais propriamente, de problemas.”
RESUMO
Este trabalho teve por motivação a dificuldade de fundamentar teoricamente o processo de mo-delagem de informações organizacionais. Ontologias tem se mostrado uma abordagem relevan-te para a representação da informação e do conhecimento das organizações. O Centro de Pes-quisa de Arquitetura da Informação (CPAI), da Universidade de Brasília, está entre os que têm dedicado esforços no sentido de dar um caráter científico à área de Arquitetura da Informação. Buscou-se, nesta pesquisa, mapear as contribuições do CPAI em recomendações para a cons-trução de ontologias de domínio. A partir dessas contribuições, foi proposto um processo para a criação de ontologias, cuja principal vantagem é oferecer uma relação exaustiva de pontos de atenção a serem considerados na construção de uma ontologia, o que garante completude ao artefato no que tange às características desejáveis.
Palavras-chaves: Ontologia. Arquitetura da Informação. Gestão do Conhecimento. Tecnologia
ABSTRACT
This work was motivated by the difficulty of theoretically support the process of modeling or-ganizational information. Ontologies has been an important approach to the representation of information and knowledge organizations. The Research Information Architecture Centre (CPAI), the University of Brasilia, is among those who have devoted efforts to give a scientific character to the area of Information Architecture. It sought, in this research, mapping the con-tributions of CPAI on recommendations for building domain ontologies. From these contribu-tions, it was proposed a process for the creation of ontologies, whose main advantage is to offer an exhaustive list of attention points to consider when building an ontology, which ensures completeness to the artifact when it comes to desirable characteristics.
Key-words: Ontology. Information Architecture. Knowledge Management. Information
LISTA DE FIGURAS
Figura 1: Visão de mundo - Metamodelo M3 ... 19
Figura 2: Visão de mundo - Do nível ontológico ao tecnológico ... 20
Figura 3: Categorias para a Arquitetura da Informação ... 30
Figura 4: Contribuições teóricas do Centro de Pesquisas em Arquitetura da Informação (CPAI) ... 31
Figura 5: Visão geral do Método para construção de Arquiteturas da Informação Aplicadas (MAIA) ... 34
Figura 6: O Estar da Informação ... 35
Figura 7: Estados no espaço da informação ... 35
Figura 8: Atos de transformação no espaço da informação ... 36
Figura 9: Fundamentos filosóficos da Arquitetura da Informação ... 38
Figura 10: Relação entre Informação, Dado e Conhecimento ... 38
Figura 11: Categorias fundamentais da Arquitetura da Informação ... 39
Figura 12: Atos de transformação fundamentais da Arquitetura da Informação ... 39
Figura 13: Princípios tecnológicos utilizados na Arquitetura da Informação ... 40
Figura 14: Processo prático para criação de artefatos na Arquitetura da Informação... 40
Figura 15: Posição da Arquitetura da Informação Organizacional na concepção empresarial ... 42
Figura 16: Ato de modelar ... 57
Figura 17: Primeiro mapeamento no Protégé ... 62
Figura 18: Representação no OntoGraf ... 63
LISTA DE QUADROS
SUMÁRIO
1. INTRODUÇÃO ... 14
1.1 OBJETIVOS ... 15
1.2 JUSTIFICATIVA ... 15
2. DO MÉTODO ... 18
2.1 CLASSIFICAÇÃO DA PESQUISA ... 18
2.2 VISÃO DE MUNDO ... 18
2.3 PERCURSO METODOLÓGICO ... 20
2.4 FONTES DE INFORMAÇÃO ... 20
3. REVISÃO DE LITERATURA ... 21
3.1 GESTÃO DO CONHECIMENTO ... 21
3.2 ARQUITETURA DA INFORMAÇÃO: ABORDAGEM TRADICIONAL ... 26
3.3 ARQUITETURA DA INFORMAÇÃO: ABORDAGEM DO CPAI ... 30
3.3.1 As principais contribuições do CPAI ... 30
3.3.2 Necessidade de fundamentação teórica: clamor epistemológico para AI ... 32
3.3.3 Lógica e Linguagem como fundamentos da AI ... 32
3.3.4 Método para Arquitetura da Informação Aplicada ... 33
3.3.5 Formalização teórica da AI ... 34
3.3.6 Teoria Geral da Arquitetura da Informação ... 34
3.3.7 Distinção entre Configuração e Arquitetura da Informação ... 36
3.3.8 Definição de AI como um corpus científico ... 36
3.3.9 Arquitetura da Informação Organizacional (AIO) ... 41
3.4 ONTOLOGIAS ... 43
3.4.1 Visão geral ... 43
3.4.2 Ontologia da Linguagem ... 45
3.4.3 Ontologia Organizacional ... 48
4. RESULTADOS DA PESQUISA ... 50
4.1 USO DA AI PARA CONSTRUÇÃO DE ONTOLOGIAS DE DOMÍNIO ... 50
4.1.1 O uso do MAIA na construção de ontologias de domínio ... 50
4.1.2 Orientações derivadas da aplicação do MAIA ... 51
4.2 A PROPOSTA DA ONTOLOGIA ORGANIZACIONAL DE IAN DIETZ ... 52
4.3 FATORES CRÍTICOS DE SUCESSO PARA O USO DE ONTOLOGIAS DE DOMÍNIO ... 53
4.3.1 Utilizando os princípios filosóficos ... 55
4.3.2 Utilizando os princípios científicos ... 56
4.3.3 Utilizando os princípios tecnológicos ... 57
4.3.3.1 A distinção dos espaços ... 57
4.3.3.2 A criação de artefatos ... 58
4.3.3.3 A Simulação ... 58
5. ESTUDO DE CASO ... 60
5.1 CONSIDERAÇÕES INICIAIS PARA O ESTUDO DE CASO ... 60
5.2 USANDO AS ORIENTAÇÕES DERIVADAS DA APLICAÇÃO DO MAIA ... 60
5.2.1 Escutar ... 60
5.2.2 Pensar ... 61
5.2.3 Construir ... 63
5.2.4 Habitar ... 63
5.3 CONSIDERAÇÕES RELATIVAS AO CASO ... 63
6. CONCLUSÃO ... 64
REFERÊNCIAS ... 66
ANEXO A – GOVCONTACAIXA - PRODUTO PARA O ESTUDO DE CASO ... 70
1. INTRODUÇÃO
Este trabalho apresenta uma fundamentação de ontologias como ferramentas de repre-sentação do conhecimento. Seu objetivo central é caracterizar uma ontologia como um ins-trumento da Gestão do Conhecimento (GC) no âmbito organizacional, segundo um arcabouço teórico oriundo da Arquitetura da Informação (AI), que será apresentado ao longo do trabalho. Trata-se de uma pesquisa de natureza teórica e analítica, que busca identificar um con-junto de diretrizes para a construção de ontologias em áreas específicas (ontologias de domí-nio), de acordo com uma fundamentação epistemológica. Para isto, o trabalho utiliza uma visão de mundo que integra conceitos filosóficos, científicos e tecnológicos como partes de um corpo de conhecimento que se desenvolve a partir de uma abordagem fenomenológica e propõe uma epistemologia que considera o Sujeito e o Objeto do Conhecimento dentro de uma relação recíproca – o Sujeito determina o Objeto e é por ele determinado na construção do Conhecimento.
Parte-se de uma revisão de literatura sobre temas relacionados à GC, aos diferentes conceitos de AI, a uma metodologia para construção de Arquiteturas da Informação e a onto-logias para se elaborar um referencial de construção de ontoonto-logias específicas, resultantes da aplicação do conceito filosófico da Ontologia (estudo dos entes e de sua natureza) em domí-nios de conhecimento específicos com base nos conceitos teóricos e práticos decorrentes do referencial teórico utilizado. A partir desta revisão, destacam-se as contribuições da AI para a construção de ontologias de domínio e os fatores críticos de sucesso para o uso de ontologias de domínio na GC.
O uso de ontologias tem sido efetivo em diferentes aplicações para representação do conhecimento em diversos domínios das organizações. Este fato decorreu da evolução da In-teligência Artificial em seus esforços para classificação do conhecimento iniciados com a prática de vocabulários controlados. Ontologias relativas a determinados contextos organiza-cionais podem ser compartilhadas, independentemente da aplicação, podendo, assim, serem utilizadas por diversos sistemas.
Guizzardi (2007) considera que uma ontologia é um artefato computacional composto por um vocabulário de conceitos, suas definições e propriedades, um modelo gráfico que mos-tra as relações entre os conceitos e um conjunto de axiomas formais para restringir a interpre-tação dos conceitos e relações. Em outras palavras, uma ontologia define os termos, relacio-namentos e demais elementos usados para descrever e representar uma temática formalizando o conhecimento do domínio e o que pode ser interpretado sobre o mesmo.
O uso de ontologias como prática de gestão possibilita a conversão de conhecimentos das pessoas em formas de representações institucionais, promovendo tanto o registro quanto a disseminação de conceitos dentro das organizações. O desafio de integrar duas disciplinas distintas – GC e AI – não se dá por motivos de interesse puramente acadêmico, mas princi-palmente pela importância que ambas desempenham na estruturação das organizações moder-nas e nos potenciais de contribuição para a construção de ontologias de domínio como formas de representação do conhecimento organizacional.
Na GC, o conhecimento é considerado um ativo organizacional, cuja representação e uso estão entre os elementos que podem garantir a geração de riqueza. Este trabalho propõe mecanismos que garantem a construção de ontologias segundo um viés epistemológico. O resultado esperado é a caracterização dos potenciais de uso dos construtos teóricos da AI em iniciativas de GC utilizando ontologias de domínio como formas de representação do conhe-cimento organizacional.
1.1 OBJETIVOS
O objetivo deste trabalho é identificar as contribuições da Arquitetura da Informação na construção de ontologias de domínio como ferramenta para GC nas organizações.
Como objetivos específicos, têm-se:
Identificar uma caracterização da Arquitetura da Informação como disciplina científica;
Analisar os fundamentos das ontologias como forma de representação do conhecimento;
Caracterizar a aplicação da ontologia de domínio para GC nas Organizações;
Analisar e indicar as contribuições da AI para a construção de ontologias de domínio.
1.2 JUSTIFICATIVA
da-dos, informação, conhecimento e sabedoria. Dados representam a camada inicial, composta por símbolos ou sinais com característica puramente sintática e isentos de qualquer significa-do significa-do ponto de vista da representação significa-do conhecimento. As informações passam a ter um sig-nificado para a organização, onde o foco está no relacionamento entre os componentes do contexto e a finalidade destes componentes dentro do contexto. No nível de conhecimento, os relacionamentos entre os componentes e sua finalidade dentro do contexto são devidamente documentados e o seu propósito é divulgado para todos os relacionados dentro do contexto. De posse das informações levantadas, documentadas e internalizadas, a organização alcança o nível da sabedoria, podendo monitorar o passo a passo o comportamento dos fenômenos e prever problemas que possam acontecer. Tal modelo tem sido utilizado como referencial para algumas iniciativas de GC.
Todavia, importantes questões podem ser colocadas com relação a este modelo: Qual o fundamento epistemológico para esta divisão?Que conceitos epistemológicos - uma teoria própria do conhecimento - podem ser tomados para uma correta apreciação das práticas de GC nas organizações? Identificar uma fundamentação teórica para esta separação implica em assumir pressupostos filosóficos e científicos com consequências tecnológicas.
As respostas a estes questionamentos tornam-se mais importantes quando se observa a relevância da GC para a sociedade atual. É notável o aumento da complexidade no tratamento da informação na sociedade moderna (MORIN, 1999). E a questão de identificar um referen-cial teórico adequado para o tratamento de tal complexidade exige a fundamentação teórica correspondente.
Este trabalho se propõe a estabelecer uma relação entre o uso de ontologias de domí-nio como prática de GC e os fundamentos epistemológicos propostos para a disciplina da AI.
A AI é uma disciplina que tem por objetivo “a investigação do Mundo considerando as suas manifestações, formas, contextos e significados do ponto de vista de um Sujeito” (SI-QUEIRA, 2012, p. 208). Segundo o autor, em sua caracterização e fundamentação da disci-plina de AI, o problema crucial é o de perceber, pensar, desenhar e habitar Espaços de Infor-mação. Isto decorre de uma reflexão detalhada sobre os fundamentos filosóficos, científicos e tecnológicos para a construção da disciplina (SIQUEIRA, 2012). Esta abordagem, que se dife-rencia de outros tratamentos da AI, oferece uma fundamentação teórica para a caracterização desta como disciplina científica.
Ar-quitetura Empresarial Estratégica através do uso de modelos de gestão de organização deno-minados blueprints. A mesma proposta é encontrada em Zachman (1987) quando este apre-senta trinta e seis modelos em uma matriz de seis aspectos de negócio contra seis perspectivas de abrangência da Arquitetura Empresarial da Informação (Enterprise Information Architec-ture).
A criação de uma ontologia é um processo cuja essência é caracterizada pelo conjunto de escolhas que permitem definir conceitos para um domínio específico observado. A própria ontologia define-se como um grupo de especificações formais sobre quais semânticas devem ser recuperadas quando determinado signo ou símbolo é apresentado. O problema tem suas raízes na Filosofia, com a busca pela essência das coisas ou seres, e desdobra-se na linguística através dos esforços da onomasiologia e da semasiologia. Através do estudo da significação, cuja metodologia de análise parte das noções ou conceitos para determinar as formas linguís-ticas a eles correspondentes, a onomasiologia realiza, no campo da linguística, a determinação das representações adequadas para os conceitos. Por outro lado, a semasiologia caracteriza-se como estudo da significação cuja metodologia de análise parte das formas linguísticas para indicar as noções ou conceitos a elas correspondentes. Do ponto de vista linguístico, uma on-tologia é resultado de um esforço onomasiológico, na medida em que a sua criação estuda as noções e conceitos existentes em um domínio e os caracteriza na forma de classes, subclasses, propriedades, atributos e instâncias.
A informação desempenha papel fundamental nas organizações modernas. O seu ciclo de tratamento na organização envolve elementos para a captura, representação, caracterização, significação, armazenamento, recuperação, comunicação, uso e descarte. O desenvolvimento da tecnologia da informação e comunicação tem sido decisivo na diferenciação organizacional e no processo de criação de valor para o negócio. Vocabulários controlados, taxonomias e ontologias vêm se incorporando cada vez mais nesse processo. Nesse contexto, o grupo de pesquisadores do Centro de Pesquisa em Arquitetura da Informação (CPAI)1, da Universidade
de Brasília, propõe um modelo de AI que, como se verá adiante, permite uma análise dos as-pectos filosóficos, científicos e tecnológicos relacionados ao uso de ontologias e suas implica-ções para a GC nas organizaimplica-ções. Este trabalho utiliza como principal referencial teórico os resultados do CPAI, com vistas a responder à seguinte pergunta: Quais as contribuições da AI para o uso da técnica de ontologia como instrumento de GC nas organizações?
.
2. DO MÉTODO
O objetivo desta seção é apresentar: (i) o método no qual esta pesquisa se enquadra,
(ii) a visão de mundo adotada como referencial para exame do problema de pesquisa, (iii) o percurso metodológico estabelecido para atingir os objetivos delineados e (iv) as fontes de informação utilizadas para fundamentar a revisão de literatura.
Uma pesquisa é definida como um procedimento racional e sistemático que tem como objetivo proporcionar respostas aos problemas que são propostos (GIL, 2002). Esta pesquisa se alinha a esse conceito, uma vez que o percurso metodológico estabelecido é utilizado para alcançar os objetivos gerais e específicos em resposta ao problema proposto.
2.1 CLASSIFICAÇÃO DA PESQUISA
Essa pesquisa é de natureza teórica e analítica, visando caracterizar as contribuições da AI como fundamento epistemológico para o uso da ontologia de domínio como ferramenta de GC nas organizações.
A pesquisa usa a abordagem fenomenológica. Através do método de análise fenome-nológica, visa-se ressaltar as propriedades dos fenômenos observados de um determinado ponto de vista teórico. A pesquisa se caracteriza como eminentemente qualitativa, com aspec-tos exploratórios. Parte do ponto de vista do Sujeito, suas crenças e valores como fundamen-tos de um arcabouço teórico que lhe permite ver o mundo e construir instrumenfundamen-tos de intera-ção com ele.
2.2 VISÃO DE MUNDO
Mario Bunge (1980) insiste que toda teoria científica pressupõe uma determinada on-tologia da realidade. Uma visão de mundo é uma declaração de quais conceitos são adotados para examinar o problema dentro de uma investigação científica. A declaração de uma visão de mundo tem o propósito de situar o referencial utilizado pelo pesquisador em relação à abordagem filosófica adotada, a qual interfere diretamente na posição epistemológica escolhi-da e no conceito dos experimentos e problemas que a pesquisa pode utilizar em seu método científico.
tor-no da AI (SIQUEIRA, 2012) a partir da proposta de van Gigch e Pipitor-no (1986).
A Figura 1 representa o modelo de van Gigch e Pipino (1986) como uma estrutura de abordagem filosófica para problemas relacionados a sistemas de informação, mas que podem ser estendidos para outros problemas. Nela se apresenta uma visão de mundo que considera um percurso conceitual entre a epistemologia e a prática.
Figura 1: Visão de mundo - Metamodelo M3
Fonte: van Gigch e Pipino (1986)
A visão de mundo apresentada por van Gigch e Pipino (1986) tem início com uma de-terminada postura assumida a partir da Filosofia da Ciência, a qual seria o fundamento para o estabelecimento de uma epistemologia referencial. Com a definição de uma epistemologia assume-se um certo paradigma (KUHN, 2003), o qual disciplina os procedimentos científicos que serão adotados. O resultado desta perspectiva científica é um conjunto de teorias e mode-los. O resultado das teorias e modelos e a definição de uma determinada prática (práxis) cien-tífica, a qual passa a ser aplicada como referencial para a construção de instrumentos tecnoló-gicos que visam a solução de problemas.
das relações entre os entes definidos na ontologia. A partir de uma ontologia e com a aborda-gem fenomenológica, caracteriza-se uma determinada epistemologia, início da Metamodela-gem (M3) proposta por van Gigch e Pipino (1986).
Figura 2: Visão de mundo - Do nível ontológico ao tecnológico
Fonte: Siqueira (2012)
Esta pesquisa assume os aspectos filosóficos de uma ontologia para a AI e adota a perspectiva fenomenológica e o referencial epistemológico proposto por Siqueira (2012). Ao realizar um levantamento bibliográfico para uma compreensão dos fundamentos da Arquitetu-ra da Informação Organizacional (AIO) e da GC, esta pesquisa situa-se no nível da ciência e, ao pretender identificar aplicações e usos para a AI nas práticas de GC, ela também se situa no nível tecnológico.
2.3 PERCURSO METODOLÓGICO
Assume-se que os objetivos específicos apresentados constituem os elementos neces-sários e suficientes para se alcançar o resultado pretendido. Desta forma, o percurso metodo-lógico realizado foi: (i) caracterização dos conceitos de AI e GC via revisão bibliográfica; (ii)
identificação das práticas de criação de ontologias pelos paradigmas tecnológicos existentes;
(iii) caracterização das contribuições da AI para o desenvolvimento de ontologias como fer-ramentas para práticas de GC.
2.4 FONTES DE INFORMAÇÃO
3. REVISÃO DE LITERATURA
Este capítulo apresenta uma revisão de literatura tomada como referência teórica para o tema desenvolvido. Inicia-se com uma visão geral da GC. É, então, discutido o conceito de AI sob a perspectiva tradicional e sob o enfoque do CPAI. Uma análise sobre Ontologias co-mo instrumento de uma arquitetura da informação organizacional.
3.1 GESTÃO DO CONHECIMENTO
No ambiente corporativo, a GC pode ser entendida como um processo organizado para criação, captura, organização, acesso e uso do conhecimento (LOGAN, 2006). Em seu estudo, Logan, contrapondo-se à conceituação de Gartner de que GC se refere à "criação, captura, organização, acesso e uso do conhecimento”, afirma:
Acreditamos, no entanto, que a GC não existe sem a colaboração, o que definimos como "o coração do modelo de processo GC". Acreditamos também que a GC não é uma classe separada da tecnologia. Em vez disso, usa muitas categorias de tecnolo-gia, quase nenhuma das quais são exclusivas para GC. Por exemplo, a partilha de conhecimento faz uso de tecnologias de gerenciamento de conteúdo para realizar os processos de GC de captura, organização e acesso ao conhecimento. (LOGAN, 2006, p. 2)
Cianconi (2003, p. 20) compreende que a GC:
[...] vem sendo considerada a solução (muitas vezes a panaceia) para os problemas organizacionais e inúmeras propostas para melhor codificá-la utilizando recursos tecnológicos disponíveis vem sendo realizadas.
Quadro 1: Síntese das abordagens de pesquisa em Gestão do Conhecimento
Abordagem metodológicos Instrumentos Conceitos envolvidos Principais autores
Contextual (ambiente social, cultural, econômico) Inserção da problemática na sociedade atual
Sociedade da informação
Globalização
Bell, Castells, De Mais, Lévy, Masuda, Minc, Nora, Santos, Schement, Toffler, Wainwright Estrutural
(a evolução da teoria das organizações)
Análise da teoria das organizações, das características das empresas e as
mudanças na atualidade
Burocracia
Organização
Cultura organizacional
Gestão
Organizações do conhecimento
Aldrich, Castels, De Mais, Drucker, Gurteen, Hassard, Lafaye, Porter, Weber
Conjuntural (a informação e o conhecimento nas organizações)
Análise da gestão da informação e do conhecimento nas organizações
Informação
Conhecimento
Gestão da informação
Gestão do conhecimento
Capital intelectual
Inteligência organizacional
Aprendizagem organizacional
Cronin, Devenport, Edvinson, Malhotra, Malone, McGee, Nonaka, Prusak, Senge, Stewart, Sveiby, Takeushi, Terra, Wiig
Fonte: Cianconi (2003, p. 24)
A abordagem contextual estabelece as bases para o conceito de uma sociedade pós-industrial – uma economia de serviços baseada em conhecimento – que se contrapõe à socie-dade industrial. O conceito pode ser identificado com bastante clareza em Drucker (1993). Preocupa-se em descrever a emergência do que vem sendo chamada de "a nova economia", aquela que surge com uma nova classe de trabalhadores composta de pesquisadores e tecno-cratas cujo objeto de trabalho é a geração e uso de conhecimento desde a sua descoberta até a sua implementação em produtos da sociedade que reconfiguram processos e práticas histori-camente construídas.
Autores como Porat, Bell, Drucker, Toffler e Castells vêm chamando a atenção para um deslocamento da economia em direção ao uso produtivo do conhecimento (CIANCONI, 2003). Para eles, a transformação do valor da mão-de-obra em trabalhadores do conhecimento virá a produzir profundas mudanças na sociedade como um todo e especialmente na econo-mia. Esta autora identifica o surgimento, na literatura revisada, de duas grandes vertentes de atividades: as atividades de produção de conhecimento e as atividades de produção da infor-mação. Entretanto, a caracterização da diferença entre os dois conceitos não é explicitada.
Drucker destaca o papel que o conhecimento desempenha na composição da estrutura organi-zacional e como a modifica à medida em que se transforma em instrumento de reconfiguração dos conceitos sociais.
Castells (1999) destaca nesta abordagem o impacto do conhecimento no ambiente or-ganizacional ao mostrar que a automatização – fruto direto da aplicação do conhecimento aos meios produtivos – tanto reduziu custos quanto aumentou a produtividade organizacional, levando os empreendedores a considerar a importância da GC, em particular o papel da ino-vação, como instrumento de competitividade empresarial.
Cianconi (2003) destaca ainda as contribuições de Domenico de Masi e Michael Porter nesta abordagem estrutural da GC, tanto pela análise do papel da criatividade como pelo reco-nhecimento do papel crítico do coreco-nhecimento na construção das estratégias competitivas e na sua viabilização.
A abordagem conjuntural caracteriza-se pelo estudo da evolução do papel da informa-ção na sociedade e em sua evoluinforma-ção para modelos de Gestão da Informainforma-ção e depois para a GC. Assim como Davenport, McGee e Prusak enfatizam a importância da separação entre tecnologia da informação e a informação propriamente dita. Estes autores ressaltam que a informação desempenha um papel mais importante do que a tecnologia em si e, portanto, pre-cisa de políticas e estratégias específicas em seu tratamento.
Um aspecto importante na literatura de abordagem conjuntural é o retorno do conceito de Documento, agora tratado como unidade de informação organizacional.
Cianconi (2003) identifica o esforço de diferentes autores para uma caracterização adequada do que sejam os conceitos de Dado, Informação, Conhecimento e Sabedoria.
Caracterizar dado, informação, conhecimento e sabedoria pode não ser considerado relevante em alguns contextos, mas para os profissionais que têm na informação e no conhecimento o seu objeto de trabalho, é importante distingui-los, o mesmo ocor-rendo para quem deseja entender as alterações no processo de geração e emprego do conhecimento para a inteligência competitiva das organizações. Dado-Informação-Conhecimento fazem parte de um processo de transmissão de conhecimento: dados (destituídos de significado e contexto), informação (o contexto no qual os dados po-dem ser inseridos, depende, entre outros do fator novidade, de assimilação) e conhe-cimento (conclusões, experiência acumulada).
organização.
Na mesma linha de Terra Filho, Cianconi (2003, p. 92) define GC como:
Uma abordagem da empresa buscando pontos onde o conhecimento traga vantagem competitiva. Pode ser vista como um processo amplo de criação, uso e disseminação do conhecimento na empresa. A GC se traduz numa série de práticas facilitadoras do compartilhamento do conhecimento na empresa, tanto sobre seus processos internos quanto sobre seus clientes e seu ambiente competitivo.
[...] o que vem sendo considerado como Gestão do Conhecimento é, sobretudo, uma tentativa de facilitar e criar melhores condições para a comunicação entre indiví-duos, além de estimular, categorizar e formalizar as atividades de compartilhamento de experiências, a busca por codificar e explicitar o tácito, de promover o aprendiza-do permanente e continuaaprendiza-do aprendiza-dos indivíduos nas organizações.
A origem da distinção apontada por Cianconi (2003) foi identificada por Siqueira (2012) a partir dos trabalhos de Zeleny (1980). Adiante se verá como este autor critica a hie-rarquia Dado-Informação-Conhecimento-Sabedoria, visto por ele como um conceito vazio de fundamentação epistemológica.
Uma importante contribuição para a análise do conhecimento veio a partir do trabalho de Polanyi (1974), de onde decorre o tratamento do conhecimento como uma possibilidade corporativa. No texto, Polanyi desenvolve, entre outros, o conceito do conhecimento tácito. A ideia central de Polanyi sobre esse tipo de conhecimento é de que o homem é capaz de conhe-cer mais do que ele pode expressar. A representação codificada do conhecimento seria, então, sempre menor que o entendimento que o indivíduo faz do significado deste conhecimento.
Nonaka e Takeuchi (1995), baseando-se na obra de Polanyi, desenvolveram o modelo de aprendizado corporativo como requisito para a inovação, com seus impactos sobre a com-petitividade corporativa. Utilizando o conceito de conhecimento tácito, os autores distinguem o comportamento das empresas norte-americanas e japonesas. Segundo eles, as japonesas valorizam o conhecimento tácito – maior do que o entendimento que pode ser formalizado em codificações, enquanto as norte-americanas situavam seu interesse nos conhecimentos explíci-tos – aqueles que podem ser formalizado através de codificações formais. Baseando-se nos conceitos de Socialização, Externalização, Combinação e Internalização, os autores desenvol-vem um modelo de aprendizado corporativo, pelo qual tentam explicar a transformação do conhecimento tácito em explícito. Outro conceito importante no trabalho de Nonaka e Takeu-chi (1995) é o ba. Pode-se compreender esse conceito como os diferentes contextos de apren-dizado – para os autores, um mecanismo estruturador do contexto específico no qual o conhe-cimento é utilizado, apreendido ou experimentado.
[...] os autores consideram que o conhecimento é sempre uma atividade dos seres humanos. É notável a concepção antropocêntrica adotada. Devido à assunção do modelo de aprendizado de Polanyi (1974), eiva-se o modelo de aprendizado corpo-rativo de um ar de equívoco conceitual: as organizações não aprendem; somente os indivíduos são capazes de aprendizado. Organizações são acúmulos de conhecimen-tos de indivíduos. O modelo epistemológico, ontológico e temporal apresentado pre-tende falar sobre o aprendizado das organizações, mas detém-se no aprendizado dos indivíduos, que se projetam sobre as organizações. Não há fenômenos de aprendiza-do organizacional. Existem epifenômenos de aprendizaaprendiza-do organizacional. Somente os indivíduos aprendem. As organizações padecem de ignorância estrutural. Embora apresentem mecanismos de explicação do aprendizado e infiram ações de otimiza-ção deste, os autores contrariam o fundamento teórico adotado: apresentam os entes passíveis de aprendizado (o indivíduo; o grupo; a organização e a inter-organização) e concluem ser o aprendizado um fenômeno exclusivo dos indivíduos.
Stewart (2001) defende que três grandes ideias marcaram o contexto da Administração no final do século XX: (i) o movimento da qualidade total; (ii) o movimento da reengenharia e; (iii) os conceitos de capital intelectual e de GC.
Para Stewart (2001), o conhecimento é um ativo que deve ser incluído como insumo fundamental na gestão dos negócios. Segundo ele (STEWART, 2001, p. 34), "em 1999, o conhecimento foi o principal item de exportação dos Estados Unidos – o país recebeu US$37 bilhões em royaltes e licenças". Este autor destaca o fato de que os ativos convencionais (físi-cos e financeiros) não desaparecerão ou diminuirão a sua importância no contexto organizaci-onal, mas destaca que os ativos do conhecimento – tanto o capital intelectual quando os sis-temas de GC – desempenharão um papel cada vez mais importante no cenário das organiza-ções. Stewart destaca que o capital intelectual envolve talentos, habilidades, técnicas e relaci-onamentos que as pessoas dominam, além de incluir softwares e máquinas que incorporam conhecimento.
As organizações existem para cumprirem um papel social. Elas transformam recursos e conhecimentos em riquezas. As riquezas geradas pelas organizações podem ser de natureza financeira ou social, pois abrangem tanto a remuneração do capital quanto a execução de inte-resses sociais. É por isto que o problema central da GC é o uso do conhecimento como ativo organizacional, como instrumento de geração de riqueza.
ambiente, a empresa oferece as garantias necessárias para a execução de suas funções. Para este autor, é nas organizações que o conhecimento potencializa todo o seu valor, e o faz atra-vés da cooperação entre os indivíduos alocados no trabalho intelectual.
Os ativos do conhecimento são desenvolvidos em torno das reais necessidades das or-ganizações. É preciso definir bem os objetivos organizacionais para potencializar o capital intelectual e aplicar os ativos em prol dos objetivos aos quais se destina a organização. E este é o principal papel da GC: garantir que os ativos organizacionais, em particular o capital inte-lectual, gere valor para a organização.
Um aspecto importante na GC é que a relação entre investimento e retorno não é line-ar. Quando se dobra a quantidade de insumos numa linha de produção, pode-se dobrar a quan-tidade de produtos fabricados. Mas quando se dobra o investimento em Pesquisa e Desenvol-vimento não é possível prever o resultado que isto irá gerar! Esta é uma das regras do capital intelectual (STEWART, 2001, p. 138).
A GC resulta para as organizações em três elementos (STEWART, 2001): (i) produtos do conhecimento; (ii) projetos do conhecimento e (iii) processos do conhecimento.
Os produtos do conhecimento representam a aplicação do capital intelectual na incor-poração de conhecimentos em resultados concretos. Um computador, um telefone móvel ou um assistente pessoal eletrônico são exemplos deste tipo de aplicação do conhecimento. Pro-jetos do conhecimento dizem respeito ao uso de capital intelectual na criação de novos ele-mentos. Neles o conhecimento é o elemento direcionador tanto do projeto quanto do produto que ele irá gerar. O Facebook, o WhatsUp, o GoogleMaps são exemplos de projetos do co-nhecimento, eles utilizam o conhecimento como insumo e como mecanismo de agregação de valor para os objetivos organizacionais. Os processos do conhecimento caracterizam-se pelo uso de capital intelectual para o desenvolvimento ou aprimoramento de rotinas ou atividades periódicas dentro da organização. Os processos do conhecimento resultam da aplicação do capital intelectual na criação de procedimentos de agregação de valor para as atividades da organização ou na produção de seus itens de negócio.
3.2 ARQUITETURA DA INFORMAÇÃO: ABORDAGEM TRADICIONAL
forma a produtos e experiências de informação a fim de suportar usabilidade.
A expressão Arquitetura da Informação foi cunhada por Wurman (1997). Seu propósi-to era argumentar que a necessidade de configurar espaços para o habitar humano deveria ser estendida para os espaços digitais. O arquiteto da informação seria, então, o profissional res-ponsável por aplicar uma metodologia de desenho a qualquer ambiente de informação. Wur-man (1997) define que o arquiteto da informação é, ao mesmo tempo: (i) o individuo que or-ganiza os padrões inerentes de dados tornando clara a complexidade e (ii) uma pessoa que cria a estrutura ou mapa da informação e que permite aos outros identificarem seus caminhos pró-prios para o conhecimento.
Davenport (1998) compreende que a AI, em um sentido amplo, é um conjunto de pro-cedimentos para relacionar as necessidades de informação dos usuários com os recursos in-formacionais. AI seria um desenho arquitetural cuja organização estrutura as informações em formatos específicos, categorias, e relações dentro de uma organização.
Hagedorn (2000) estabeleceu o conceito de AI como “a arte e ciência da organização da informação para a satisfação de necessidades de informação, que envolve os processos de investigação, análise, desenho e implementação”.
Haverty (2002, p. 839) destaca que a AI pode ser considerada um campo, mas que não havia alcançado o status de uma disciplina científica.
Para Dillon (2002), AI é um termo utilizado para descrever o processo de desenhar, implementar e avaliar os espaços de informação que são de interesse de determinados grupos sociais.
Rosenfeld e Morville (2002) estabeleceram as bases de uma arquitetura da informação como prática que busca: (i) o design estrutural de ambientes de informação compartilhada; (ii)
a combinação de organização, rotulagem, pesquisa e sistemas de navegação em sites e Intra-nets; (iii) a arte e a ciência de dar forma a produtos de informação e experiências para apoiar a usabilidade e encontrabilidade; (iv) a definição de uma disciplina emergente e uma comuni-dade de prática focada em trazer princípios do design e da arquitetura para a paisagem digital. Bayle (2003) define AI como “a arte e a ciência de estruturar e organizar sistemas de informação com vistas a auxiliar as pessoas a atingirem seus objetivos”.
Lamb (2004) define que a "AI é o processo de identificação, organização e controle da informação para uma necessidade particular”, processo este que envolveria aspectos tanto de arte quanto de ciência.
para acesso e disseminação de informações no âmbito das organizações. Compreende-se que a AI tem como objetivo criar instrumentos para oferecer conteúdos relevantes às pessoas certas e no tempo correto.
Numa identificação sobre os principais referenciais e teorias da AI, Lacerda (2005, p. 104) identifica os seguintes elementos:
Usuários necessitam de informação certa no tempo certo;
Sem a intervenção humana, a informação transforma-se em entropia e caos (pos-tulado baseado na Teoria Geral dos Sistemas de Bertalanffy);
É necessário trabalho especializado para estruturar informação;
Com a Internet surgiu um ambiente de informação compartilhado, que mudou a forma como convivemos com a informação. Agora, os usuários esperam infor-mações acessíveis e imediatas dos sistemas de informação;
A quantidade de informações cresce exponencialmente (fenômeno da explosão informacional, para o qual a Ciência da Informação dedica seus estudos);
A Arquitetura da Informação é interdisciplinar e tem diversos profissionais en-volvidos em sua implementação. Aplica métodos e conceitos advindos da Ciên-cia da Informação e de outras áreas, tais como vocabulários controlados, esque-mas de classificação, modelos mentais, interação homem-máquina, etc.;
A Arquitetura da Informação é: primeiro, um processo, segundo, uma prática (profissão) e, por fim, uma disciplina. A prática fortalece a disciplina e promove seu desenvolvimento;
São objetivos da Arquitetura da Informação: desenvolver ambientes informacio-nais semanticamente relevantes; modelar informação em ambientes que possibi-litem sua criação, gestão e compartilhamento pelos usuários; e promover a me-lhoria da comunicação, da colaboração e do intercâmbio de experiências;
Informações só existem em contextos específicos, para ‘comunidades de signifi-cado’, caso contrário, são dados;
Pessoas em primeiro lugar, tecnologia em segundo (visão humanista);
Rosenfeld e Morville (2002) analisam os benefícios da AI para as organizações, desta-cando como fatores críticos na prática da AI: (i) o custo de encontrar informações, (ii) o custo de não encontrar informações; (iii) o custo de uso das informações; (iv) o custo de desenvol-vimento e gestão de sistemas de informação; (v) o valor de educar funcionários e clientes; (vi)
o valor de criar redes de conhecimento; (vii) o valor de fortalecer a marca; e (viii) o valor de promover inovações. Eles identificam três categorias para a estruturação da AI, conforme apresentado na Figura 3.
Lacerda (2005) comenta acerca do trabalho de Rosenfeld e Morville:
maneira única, sendo que todos os elementos – a arquitetura, o desenho, a constru-ção, o mobiliário, os habitantes e a localização – funcionam em conjunto, de forma sistêmica, e cada um exerce um papel importante na modelagem da experiência co-mo um todo.
Figura 3: Categorias para a Arquitetura da Informação
Fonte: Rosenfeld e Morville (2002)
Reis (2007) apresenta, em sua revisão de literatura sobre a AI, um quadro de referên-cia composto de cinco fases: Pesquisa, Concepção, Especificação, Implementação e Avalia-ção. Os princípios das abordagens de Design Centrado no Usuário são aplicados nas duas fa-ses iniciais, sendo que na primeira é aplicada a abordagem da Ciência da Informação, e na segunda a abordagem da Interação Humano-Computador. Sobre a importância de centrar o usuário como fundamento da AI, Reis (2007) considera:
Tanto a abordagem de Design Centrado no Usuário da Interação Humano-Computador quanto da Ciência da Informação buscam conhecer e atender o usuário tendo-o no centro das decisões ao realizar o design de seus sistemas. Porém cada uma dessas abordagens possui princípios próprios, mas que se complementam. A In-teração Humano-Computador tem como foco compreender como o usuário executa suas tarefas ao interagir com as interfaces computacionais e por isso apresenta uma visão mais operacional, voltada principalmente ao uso do sistema. Através das suas avaliações de usabilidade, essa disciplina busca mapear as dificuldades dos usuários nas suas tarefas para tornar o uso das interfaces computacionais mais fácil e intuiti-vo.
A Ciência da Informação, de forma complementar, busca compreender toda a situa-ção e o comportamento do usuário na sua busca de informasitua-ção, antes, durante e de-pois da sua interação com o sistema. Por isso essa ciência apresenta uma visão mais holística do usuário, de suas necessidades e de como ele se relaciona com o mundo, fruto de um pensamento mais reflexivo.
Essas duas disciplinas podem trazer importantes contribuições para a Arquitetura de Informação, fornecendo técnicas e fundamentação teórica para a sua metodologia de projetos. A abordagem da Interação Humano-Computador pode contribuir com téc-nicas para identificar as tarefas dos usuários e avaliar seu uso do website. Já a abor-dagem de Design Centrado no Usuário da Ciência da Informação pode contribuir com técnicas para realizar pesquisas mais abrangente sobre os usuários e suas neces-sidades. USUÁRIOS CONTEXTO CONTEÚDOS AI
Modelos de negócio, objetivos estratégicos, política, cultura, recursos
Necessidades de informação, tipos de audiência,
especialidades, tarefas, ecologia
A principal característica das abordagens tradicionais em AI é que elas se mantêm vinculadas ao conceito de Arquiteto de Informação criado por Richard Wurman, como assina-la Reis (2007, p. 63):
Apesar da sua evolução, a Arquitetura de Informação ainda segue a definição criada originalmente por Wurman: trata de organizar a informação para torná-la clara. Na Web, esse objetivo se mantém: criar as estruturas de organização da informação apresentada por um website para que o usuário consiga encontrar e compreender as informações que necessita e desempenhar suas tarefas com facilidade.
Apesar de sua importância no campo das aplicações práticas, a AI se beneficiaria de uma apresentação sob um referencial teórico coerente, pelo fato de alcançar o nível de uma disciplina científica. Tal condição abre novas possibilidades para a sua aplicação, em face das propriedades que podem ser estabelecidas a partir de uma abordagem científica. Isto porque a prática artesanal da disciplina é incompatível com a criticidade de tratamento de informação requerido no momento contemporâneo. A busca de tal fundamentação caracteriza o programa de pesquisa do CPAI.
3.3 ARQUITETURA DA INFORMAÇÃO: ABORDAGEM DO CPAI
Nesta seção são apresentados o conjunto de contribuições do CPAI para a fundamen-tação científica da AI.
3.3.1 As principais contribuições do CPAI
O CPAI tem por propósito investigar os fundamentos, os métodos e as aplicações da AI nas mais diversas áreas do conhecimento. É adotada no Centro uma abordagem que con-templa os fundamentos filosóficos (em particular os ligados à epistemologia), fundamentos científicos e implicações práticas (de natureza tecnológica) relacionados à AI.
A disciplina de AI foi definida pelo CPAI como:
[...] um esforço sistemático de identificação de padrões e criação de metodologias para a definição de espaços da informação, cujo propósito é a representação e mani-pulação de informações; bem como a criação de relacionamentos entre entidades linguísticas para a definição desses espaços da informação. (SIQUEIRA, 2012, p. 124)
para a apresentação do problema (LIMA-MARQUES, 1992; MACEDO, 2005; MARCIANO, 2006; OLIVEIRA, 2006; SANTOS, 2006; SILVA, 2006; SUGANUMA, 2006; LORENS, 2007; NASCIMENTO, 2008; SIQUEIRA, 2008; CAVALCANTE, 2009; COSTA, 2009; ALBUQUERQUE, 2010; DUARTE, 2010; MELO, 2010; ARAÚJO, 2012; OLIVEIRA, 2012; SIQUEIRA, 2012).
As principais contribuições teóricas do CPAI para uma nova conceituação do que seja a AI é sintetizada na Figura 4.
Figura 4: Contribuições teóricas do CPAI
O modelo fenomenológico proposto pode ser assim resumido:
Mundo é a realidade observada. A informação é um ente da realidade que se manifesta através de fenômenos. Os fenômenos apresentam uma parte da realidade para o sujeito. A parte da realidade à qual o sujeito tem acesso é denominada dados.
Conhecimento é a realidade representada. O conhecimento é o espelho da realidade se-gundo o entendimento do sujeito.
3.3.2 Necessidade de fundamentação teórica: clamor epistemológico para AI
Um dos pontos mais importantes do trabalho do CPAI foi a identificação de uma ne-cessidade de fundamentação epistemológica para a AI. Em Lacerda (2005) encontra-se uma análise do desenvolvimento de conceitos reunidos em torno da área de AI e o destaque para diferentes autores que clamam por uma fundamentação teórica para as práticas da disciplina. Em resposta ao clamor, a autora apresenta uma visão de mundo baseada na inter-relação entre Epistemologia, Ciência e Aplicações e propõe uma abordagem integrada que considere o Usuário, Contexto e Aplicação, como primeiros fundamentos da AI.
A identificação de ausências de fundamentação teórica nas práticas de AI até 2005 e a proposta de uma abordagem epistemológica científica e prática foi um marco para caracterizar a abordagem do CPAI.
3.3.3 Lógica e Linguagem como fundamentos da AI
Siqueira (2008) ofereceu uma resposta ao clamor identificado por Lacerda (2005), in-dicando que os fundamentos teóricos da AI estão baseados em modelos lógicos e linguísticos. A argumentação é que a realidade é representada em modelos de AI. A linguagem funciona como um mecanismo de representação de significados e a lógica serve de instrumen-to para formalização da representação. Com esta abordagem o auinstrumen-tor propõe um vocabulário técnico onde são identificadas palavras reservadas que compõem os conceitos centrais da AI.
O autor caracteriza o problema central da AI como um problema filosófico de repre-sentação da realidade em termos de uma relação de elementos em um espaço de informação. Para esta representação deveriam ser utilizadas a linguagem e a lógica. Para ele a informação passa a ser vista como um elemento básico na natureza, responsável pela organização dos sistemas naturais. Os sistemas humanos são representações lógico-linguísticas das percepções do Sujeito acerca dos sistemas naturais. Neste sentido funcionam como suposições da realida-de. Os sistemas artificiais, por outro lado, são construções do sujeito em termos de AI e o seu propósito é organizar os espaços da informação para atender a objetivos específicos prioriza-dos pelo Sujeito.
Em relação aos aspectos filosóficos da AI, mais especificamente os epistemológicos, Siqueira (2008) propõe que:
compreen-são do objeto representado e implica numa interação hermenêutica entre o sujeito e o mundo representado. Assim, o problema da experiência e representação da realidade em modelos semióticos lógico-linguísticos é uma questão central na disciplina de Arquitetura da Informação.
A noção de que a construção de uma arquitetura da informação é baseada em proces-sos de suposição fundamenta-se nos conceitos filosóficos nominalistas. A partir do conceito de suposição – um mecanismo de substituição de termos por equivalentes em contextos espe-cíficos –, Siqueira (2008) propõe dois conceitos fundamentais:
A suposição fenomenológica – um processo de representação da realidade que é conti-nuamente atualizado pela observação. O propósito da suposição fenomenológica é fazer o sujeito conhecer a realidade em seus mais adequados detalhes. Os detalhes são priori-zados pela intenção do Sujeito.
A suposição estrutural – um processo de representação em que a realidade é congelada em uma representação lógico-linguística dela: um modelo que atende às necessidades e propósitos do Sujeito interessado no Espaço da Informação modelado.
Para o uso adequado dos conceitos de AI, o autor propõe um vocabulário técnico re-servado, a partir do qual deriva as regras de uso da AI.
3.3.4 Método para Arquitetura da Informação Aplicada
A prática da AI, conforme identificado por Lacerda (2005), caracterizava-se como uma prática artesanal de configuração de elementos na Web. Os primeiros a disciplinarem um processo técnico para a produção de arquiteturas da informação foram Rosenfeld e Morville (2006), mas o processo possuía uma fundamentação epistemológica inadequada.
Costa (2009) desenvolve o Método para construção de Arquiteturas da Informação Aplicadas (MAIA), cujas principais características permitem aplicar os conceitos filosóficos, científicos e práticos da visão do CPAI. Baseando-se no conceito fenomenológico da intera-ção entre Sujeito e Objeto, o método propõe que a construintera-ção de uma arquitetura da informa-ção exija a distininforma-ção de quatro momentos: Escutar, Pensar, Construir e Habitar. Nesse traba-lho, o autor propõe a definição dos Atos de Transformação. Cada momento do método faz uso de conjuntos de Atos de Transformação específicos (Figura 5). Os atos centrais do método são: Ouvir, Interpretar, Modelar, Transformar e Estar.
Figura 5: Visão geral do MAIA
Fonte: Costa (2009)
3.3.5 Formalização Teórica da AI
Prosseguindo com a resposta ao clamor epistemológico indicado por Lacerda (2005), Albuquerque (2010) apresenta uma formalização conceitual da disciplina de AI baseando-se em dois modelos centrais: Teoria das Categorias e Álgebra de Fronteiras. Esse trabalho trouxe a caracterização de três usos distintos da AI: (i) como disciplina; (ii) como objeto de investi-gação; e (iii) como resultado tecnológico. Há neste autor uma preocupação central de constru-ir um modelo formal para a expressão dos conceitos da AI, contribuindo para o uso formal de uma linguagem própria da AI e caracterizando a própria disciplina em distinção com outras áreas do conhecimento.
3.3.6 Teoria Geral da Arquitetura da Informação
Um marco efetivo das contribuições do CPAI foi a publicação de Outline of a theore-tical framework of Architecture of Information: a School of Brasília proposal (LIMA-MARQUES, 2011). Neste trabalho o autor apresenta os fundamentos teóricos da AI basean-do-se nos conceitos de Espaço de Informação, Configurações de informações em Espaços; Atos de Transformação e Intencionalidade nos Atos de Transformação.
possível associar um espaço de informação que tem uma Disposição específica, uma Apresen-tação própria e uma Configuração. Estes elementos juntos constituem o Estar da Informação, conforme mostrado na Figura 6.
Figura 6: O Estar da Informação
Fonte: Siqueira (2012)
Qualquer mudança no Estar da Informação (Disposição, Apresentação ou Configura-ção) cria um novo Estado no Espaço da Informação. As mudanças no Estado ocorrem ao lon-go do tempo. A cada Estado é possível associar uma temporalidade t, como visto na Figura 7.
Figura 7: Estados no Espaço da Informação
Fonte: Siqueira (2012)
interfere no Espaço da Informação para criar uma arquitetura da informação que atenda aos seus interesses, conforme apresentado na Figura 8.
Figura 8: Atos de Transformação no Espaço da Informação
Fonte: Siqueira (2012)
3.3.7 Distinção entre Configuração e Arquitetura da Informação
Dentro do cenário da Teoria Geral da Arquitetura da Informação (LIMA-MARQUES, 2011), o CPAI percebeu que o conceito de Arquitetura somente poderia ser aplicado às inter-venções dos Sujeitos nos Espaços de Informação. Tais interinter-venções se dão através dos Atos de Transformação realizados pelo Sujeito. Entretanto, as pesquisas mostraram que os Espaços de Informação são elementos naturais, estão presentes mesmo na ausência do Sujeito. Aplicar o conceito de Arquitetura a um Espaço de Informação que não está associado a qualquer su-jeito criaria problemas na formalização teórica definida.
Para resolver o problema conceitual criado, Araújo (2012) propõe uma distinção entre AI e Configuração da Informação. Uma configuração é um arranjo espontâneo da informação que se define por Estados do Espaço da Informação nos quais não há interferências de Sujei-tos. Uma arquitetura da informação, por outro lado, é um Estado do Espaço da Informação que resultou de um ou mais Atos de Transformação originados por um Sujeito. A distinção entre Configuração da Informação e AI possibilitou uma delimitação mais clara da disciplina e de sua abrangência.
3.3.8 Definição de AI como um corpus científico
científi-ca. O autor enfatiza as seguintes proposições:
Os conceitos e práticas geralmente utilizados em AI mostram-se inadequados para ca-racterizá-la como uma disciplina científica.
É possível construir um corpo de conhecimento para a AI que atenda aos critérios de uma disciplina científica.
É possível caracterizar o campo de pesquisa que investiga os fenômenos da existência, estrutura e configuração da informação, suas diferentes transformações e seus usos em contextos multidisciplinares.
Com tais premissas o autor desenvolve o seguinte argumento:
Se
I. Existe um critério de demarcação Cdpara determinar que um corpus de conhecimento k seja uma disciplina científica.
II. A proposta do CPAI (PCPAI) é um corpus de conhecimento para a AI. III. A proposta do CPAI (PCPAI) atende ao critério de demarcação Cd.
então
A proposta PCPAIé um corpus de conhecimento para a AI que determina uma disciplina científica.
Os desenvolvimentos advindos dos esforços na exploração deste argumento por Si-queira (2012) são:
A caracterização dos fundamentos filosóficos da disciplina de AI. A Figura 9 representa os fundamentos da Ontologia, da Fenomenologia e da Epistemologia da AI. Como de-corrência desta abordagem filosófica, o autor propõe uma alteração no conceito da hie-rarquia da informação, apresentado na Figura 10.
A definição da Teoria Geral da AI como esquema teórico para a AI. A introdução de quatro categorias fundamentais – Manifestação, Forma, Contexto e Significado – para a delimitação do domínio de estudos da AI, diferenciando-a de outras disciplinas (Figura 11).
A apresentação dos Atos de Transformação fundamentais para disciplina AI (Figura 12).
A definição dos princípios tecnológicos da AI (Figura 13).
Figura 9: Fundamentos filosóficos da AI
Fonte: Siqueira (2012)
Figura 10: Relação entre Informação, Dado e Conhecimento
Figura 11: Categorias fundamentais da AI
Fonte: Siqueira (2012)
Figura 12: Atos de transformação fundamentais da AI
Figura 13: Princípios tecnológicos utilizados na AI
Fonte: Siqueira (2012)
Figura 14: Processo prático para criação de artefatos na AI
(A)
(B)
3.3.9 Arquitetura da Informação Organizacional (AIO)
AIO tem sua origem na discussão sobre a Enterprise Information Architecture, com o trabalho de Zachman (1987), que defende a importância de se definir arquiteturas de informa-ção para promover a integrainforma-ção dos diferentes tipos de sistemas existentes nas organizações:
Com o aumento do tamanho e da complexidade das implementações de sistemas de informação é necessário o uso de construções lógicas (ou arquitetura) para definir e controlar as interfaces e a integração de todos os componentes do sistema.
[...] O desenvolvimento da estratégia de negócio e sua articulação com as estratégias dos sistemas de informação, que finalmente se manifestam na expressão arquitetôni-ca, é um assunto importante para perseguir, mas é completamente independente do tema deste trabalho, que é a definição de uma estrutura ou arquitetura de sistemas de informação.
A principal preocupação ao se adotar uma AIO era promover a integração entre os sis-temas da organização, que proliferaram em número e complexidade a partir dos avanços das Tecnologias da Informação e Comunicação.
Duarte (2010, p. 42) identifica diferentes definições para AIO, mas todas elas focam na integridade das informações manipuladas em diferentes sistemas. Segundo este autor, a AIO é um processo de documentação dos elementos da organização que permite gerenciar as mudanças, estabelecendo controles entre a situação atual e a situação desejada e abrangendo diferentes domínios da organização.
O objetivo da AIO é modelar, analisar e comunicar a estrutura da informação na forma como ela está implementada em diferentes sistemas organizacionais, tanto automatizados co-mo processados manualmente. Esta iniciativa se propõe a proco-mover o alinhamento de recur-sos, a governança da informação, a criação de políticas, a vigilância dos recursos empregados, a caracterização de uma visão da estratégia corrente e futura e a definição de um plano de mudança para implementar a arquitetura desejada para a organização (DUARTE, 2010, p. 43-44).
Figura 15: Posição da Arquitetura da Informação Organizacional na concepção empresarial
Fonte: Duarte (2010, p. 46)
Duarte (2010) identifica diferentes abordagens para a implementação da AIO, confor-me apresentado no Quadro 2.
Quadro 2: Diferentes perspectivas para a Arquitetura da Informação
PERSPECTIVA DESCRIÇÃO
AIO como estratégia Apresenta os elementos essenciais da organização e seus relacionamentos AIO como modelagem
organizacional Apresenta uma estrutura abrangente dos modelos utilizados em diversos domínios organizacionais. É baseada no conceito de Zachman (1987). AIO como métodos e padrões Frameworks, padrões e métodos para a modelagem de uma AIO.
AIO como pontos de vista Apresenta propostas de diferentes pontos de vista para a modelagem da AIO. AIO como conteúdo Cria uma infraestrutura para acesso a modelos da AIO.
AIO como linguagem para a
arquitetura Propõe um conjunto de padrões e um vocabulário controlado para a criação de uma AIO. AIO como ontologia Cria uma ontologia de elementos de negócio, aplicações e tecnologias.
Fonte: Adaptado de Duarte (2010).
Duarte (2010) propõe, ainda, um método de construção de Arquiteturas da Organiza-ção Ágeis (2AIO), que tem como objetivos: (i) tornar acessível a todos na organização o do-mínio de sua estrutura, (ii) refletir, no menor espaço de tempo possível, a disposição atual dos diversos elementos que compõem a organização; (iii) permitir o desenho de novos arranjos dos elementos e (iv) permitir que a disposição dos elementos que compõem a organização reflita, no menor espaço de tempo possível, uma estrutura desejada. E destaca:
mantida de forma colaborativa. Para tanto, é disponibilizado um ambiente de nave-gação que permite acesso à ontologia e colaboração na manutenção de suas instân-cias. A navegação permite acesso a termos e relações e também a modelos gráficos que representam a mesma informação.
O modelo 2AIO considera que as organizações possuem diversas comunidades que modificam a sua estrutura e que as ações que resultam nas modificações acontecem a todo instante, em qualquer lugar, executadas por pessoas independentemente de suas posições ou cargos. A 2AIO, por meio da ontologia organizacional, une as pes-soas que definem, as que desenham e as que agem sobre a estrutura organizacional, integrando os mundos do negócio, das aplicações e da tecnologia. (DUARTE, 2010, p. 156-159).
O uso de ontologias na composição de soluções de AIO possibilita um mapeamento adequado do Espaço da Informação Organizacional e impulsiona tanto as iniciativas de go-vernança corporativa quanto a criação de um referencial epistemológico adequado para a GC e a criação de Sistemas de Informação na Organização. As abordagens da AIO fundamentam-se em uma perspectiva que parte de considerações sobre ontologias, tema tratado a fundamentam-seguir.
3.4 ONTOLOGIAS
3.4.1 Visão geral
Ontologias são estudadas por um ramo da Filosofia interessada nos entes que existem. Ontologias têm sido utilizadas para tratar algumas deficiências encontradas na representação do conhecimento de um domínio. Isso ocorre, principalmente, devido à sua característica de ser compartilhável e independente da aplicação, podendo, assim, ser utilizada por diversos sistemas. Ontologia foi definida por Aristóteles como o estudo do ser enquanto ser; como par-te da Metafísica. Encontram-se nos filósofos antigos alguns rudimentos de um estudo do ser, mas sem distinguir esta disciplina de outras, nem lhe dando nome específico.
A referência moderna ao termo ontologia surge em 1646 e o filósofo alemão Johann Clauberg traduz literalmente como o nome grego óntos (ente), apondo-lhe o sufixo logia (ci-ência).
É importante distinguir ontologia como área da Filosofia que estuda os seres (entes) e suas respectivas naturezas de seu uso corrente, em particular na Ciência da Computação e na Ciência da Informação, como um mapeamento de conceitos existentes em um domínio especí-fico, também denominada de ontologia de domínio. No restante deste texto o termo ontologia refere-se ao conceito de ontologia sob essa perspectiva.
[...] uma especificação explícita de uma conceitualização. [...] Em tal ontologia, de-finições associam nomes de entidades no universo do discurso (por exemplo, clas-ses, relações, funções etc. com textos que descrevem o que os nomes significam e os axiomas formais que restringem a interpretação e o uso desses termos). (GRUBER, 1993)
Guizzardi (2007) considera uma ontologia como sendo um artefato computacional composto por um vocabulário de conceitos, suas definições e propriedades, um modelo gráfi-co que mostra as relações entre os gráfi-conceitos e um gráfi-conjunto de axiomas formais para restringir a interpretação dos conceitos e relações.
Existem algumas características básicas para o uso de ontologias como forma de re-presentar conhecimento e de se obter as informações relacionadas aos conceitos concernentes. Em geral, uma ontologia deve: (i) definir uma hierarquia de conceitos; (ii) estabelecer atribu-tos ou propriedades inerentes ao conceito representado por uma classe; (iii) estabelecer rela-ções entre os conceitos; (iv) possibilitar a elaboração de sentenças para restringir inferências de conhecimento baseadas na estrutura.
Guizzardi (2007) realizou um estudo sistemático das relações entre uma linguagem de modelagem e o conjunto de fenômenos observados em diferentes domínios do mundo real. Ele avalia a adequação – no caso específico, a adequação de uma ontologia – como medida de representação conceitual de um domínio (sobre o qual uma ontologia foi criada).
Uma ontologia de domínio é geralmente descrita como uma ontologia de referência. Guizzardi (2007) propõe uma ontologia de referência que pode ser utilizada como funda- mento conceitual, denominada ontologia fundacional (ou de fundamento), para a descrição de conceitos base em representações conceituais. O autor propõe as bases para a representação de modelos de conceituação estruturais – modelos de domínio, modelos de informação, mode-los semânticos de dados, entre outros.
